- 指示数据将在何处存放并可以重复使用。存储库查找器可以帮助您找到适当的存储库来存放研究数据。- 指示是否将寻求持续的标识符。通常,值得信赖的长期存储库将提供持久的标识符。- 指出可以重复使用数据的许可证。检查常用的创意共享许可证。- 指示存储库是否已认证。如果找不到或适合此类存储库,FCT建议遵守以下最低选择标准:提供持久和唯一的标识符;使用科学界广泛接受的元数据标准;提供公开可用的信息;在明确指定的条件下以及遵循开放式和标准访问协议下允许访问数据;提供有关许可和权限的信息;确保数据和元数据的持久性。
● 预读:查看随附的全面预读文档,该文档深入介绍了客户旅程和我们的战略要务。此外,请完整查看提供的市场研究见解。 ● 有研究支持的策略:根据提供的全面市场研究、内部数据分析和竞争情报,确定并提出三种高影响力的营销策略。这些策略应具有远见卓识,但又以数据为基础。 ● 投资回报率预测:对于每种策略,准备一份详细的第一年投资回报率预测。这应包括您的计算方法、预期成本、预期回报以及实现可衡量结果的时间表。使用数据驱动的见解来支持您的预测,确保它们是现实的和可实现的。 ● 演示:此策略和投资回报率预测的准备工作应记录在您带到辩论中的三张挂图上——每个策略一张挂图。准备在辩论中正式介绍您的发现——每人最多十五分钟或每个策略最多五分钟。 ● 辩论准备:做好准备,坚定地倡导您的策略。您应该准备好参与建设性而严谨的辩论,捍卫您的预测并考虑同行的反馈以改进您的方法。
此加州社区学校合作计划 (CCSPP) 实施计划模板由州社区学校转型援助中心 (S-TAC) 与加州教育部 (CDE) 合作创建。此模板旨在支持实施申请人提交实施计划(每个站点)作为其申请请求的一部分,并更广泛地支持 CCSPP 受助者实施社区学校。它应被视为一份动态文档,定期更新以反映您的社区学校的进展和需求、立法更新以及由您的持续改进和学校社区参与流程所形成的课程修正。整个模板都引用了地方教育机构 (LEA),以鼓励 LEA 和站点在实施 CCSPP 方面进行合作。
根据联邦法规第42条第438.602(e)条的标题,加利福尼亚州卫生保健服务部(DHC)必须定期定期,但不少于每三年的行为或进行每三年的行为或合同,对准确,真实性的独立审核,或者对经过审查的独立审核,或者在谨慎的范围内进行,或者在既有谨慎措施,或者均在内,或者在既有审核中均可遵循,或者是对既定的,或者在既有审核的措施,或者均应遵守。DHC与Mercer Health&Bestric LLC的一部分Mercer政府人类服务咨询公司(Mercer)签约,以满足这一要求,该要求是在San Franciso Health Plan(SFHP)中获得州财政年度(SFY)2021年州财政年度(SFY)2021年提交的财务数据的要求。Mercer设计并批准了DHC的程序,以测试RDT中自我报告的财务数据的准确性,真实性和完整性。
在本文中,我们提出了一种新型的可变形神经关节网络 (DNA-Net),这是一种基于无模板学习的方法,用于从单个 RGB-D 序列进行动态 3D 人体重建。我们提出的 DNA-Net 包括一个神经关节预测网络 (NAP-Net),它能够通过学习预测一组关节骨骼来跟随输入序列中人体的运动,从而表示人体的非刚性运动。此外,DNA-Net 还包括有符号距离场网络 (SDF-Net) 和外观网络 (Color-Net),它们利用强大的神经隐式函数来建模 3D 几何和外观。最后,为了避免像以前的相关工作那样依赖外部光流估计器来获得变形线索,我们提出了一种新的训练损失,即基于易到难几何的损失,这是一种简单的策略,它继承了倒角距离的优点来实现良好的变形引导,同时仍然避免了其对局部不匹配敏感性的限制。DNA-Net 以自监督的方式直接在输入序列上进行端到端训练,以获得输入对象的 3D 重建。DeepDeform 数据集视频上的定量结果表明,DNA-Net 的表现优于相关的最先进方法,并且有足够的差距,定性结果还证明我们的方法可以高保真度和细节重建人体形状。